Informe de auditoría del skill

organize-ml-workspace Informe de auditoría.

Decide where files live in an ML experimentation project: reusable code in `src/<pkg>/`, one `# %%` script per experiment in `experiments/`, design notes + index in `journal/`, reports in `reports/`, agent-only probes in `scratch/`. Owns the layout, the file-creation rules (one file per experiment, ask before editing), and the jupytext `# %%` script convention. Never imposes `data/` — the user owns that. TRIGGER — any of: - Starting a new ML project / scaffolding a workspace. - About to create the first experiment file in a project. - About to create `src/<pkg>/data.py` / `features.py` / `pipeline.py` / `evaluate.py` for the first time. - About to write a `.ipynb` for experimentation — redirect to a `# %%` script under `experiments/`. - User asks where something should live, how to organize the project, or how to set up the workspace. - About to add a new experiment iteration — decide new file vs edit existing (ask the user). SKIP when: the file is clearly part of an already-populated

Bloqueado · BloquearRequiere revisiónGenerado 13 oct 2026Auditoría heurística de metadatos
74
Auditoría
71
Confianza
64
Calidad
75
Seguridad
88
Maintain
92
Instalar

Trust Score de OpenAgentSkill

71
Revisión manual

Trust Score de OpenAgentSkill

The Trust Score helps an agent decide whether a skill is safe enough to shortlist before installation.

Adopción en GitHub

Info

62

119 estrellas de GitHub

Actividad de stars/forks

Advertencia

51

119 estrellas y 7 forks; la actividad de issues no está disponible en los metadatos actuales

Mantenimiento reciente

Aprobado

88

2 meses desde el último push

Claridad de licencia

Aprobado

86

BSD-3-Clause

Completitud de README/SKILL.md

Aprobado

86

Los metadatos incluyen suficiente contexto de uso y flujo de trabajo

Riesgo de dependencias/runtime

Advertencia

46

credential or environment access, external package install surface

Disponibilidad de instalación

Aprobado

92

npx skills add probabl-ai/skills --skill organize-ml-workspace

Seguridad del comando de instalación

Aprobado

92

Ruta estándar de paquete o instalación en tiempo de ejecución

Superficie de permisos

Fallido

18

secrets or environment access, shell or command execution

Evidencia del repositorio

Aprobado

86

https://github.com/probabl-ai/skills/tree/main/skills/organize-ml-workspace

Estado de revisión

Aprobado

88

Hay datos de revisión por IA disponibles

Resultados comprobados por Agent

Info

54

Aún no hay datos de resultados del Agent

Comprobaciones

Revisión de instalación y adopción

7 Aprobado · 10 Requiere revisión

Ruta de instalación

92

Aprobado

npx skills add probabl-ai/skills --skill organize-ml-workspace

Repositorio

88

Aprobado

https://github.com/probabl-ai/skills/tree/main/skills/organize-ml-workspace

Licencia

86

Aprobado

BSD-3-Clause

Mantenimiento

88

Aprobado

2 meses desde el último push

Revisión por IA

88

Aprobado

Approved with no listed issues

Completitud de README/SKILL.md

86

Aprobado

Usable description available

Riesgo de dependencias

46

Corregir

credential or environment access, external package install surface

Seguridad del comando de instalación

92

Aprobado

Ruta estándar de paquete o instalación en tiempo de ejecución

Superficie de permisos

18

Corregir

secrets or environment access, shell or command execution

Actividad de stars/forks

51

Corregir

119 estrellas y 7 forks; la actividad de issues no está disponible en los metadatos actuales

Adopción

68

Info

119 estrellas de GitHub

Advertencias

  • Dependency or permission surface needs review
  • Permission surface may require sandboxing
  • Quality score needs review
  • Permission surface needs review: secrets or environment access, shell or command execution
  • Stars/forks activity: 119 stars, 7 forks; issue activity unavailable in current metadata
  • Dependency/runtime risk: credential or environment access, external package install surface
  • Permission surface: secrets or environment access, shell or command execution

Método

This report combines public metadata, AI review output, repository freshness, install readiness, OpenAgentSkill events, quality scoring, trust checks, and the agent safety gate. It is not a full source-code security review.

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